import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set_theme()
import plotly.express as xp
import plotly.io as pio
pio.renderers.default='notebook'

1. BASES DE DADOS¶

1.1. Base de dados 2021.1:¶

b2021_1 = pd.read_csv('HIST_PAINEL_COVIDBR_2021_Parte1_07nov2022.csv', sep=';')

b2021_1

b2021_1 = b2021_1.loc[(b2021_1['regiao']=='Nordeste')]
b2021_1

b2021_1 = b2021_1[b2021_1['municipio'].isna()]

b2021_1

1.2. Base de dados 2021.2:¶

b2021_2 = pd.read_csv('HIST_PAINEL_COVIDBR_2021_Parte2_07nov2022.csv', sep=';')

b2021_2

b2021_2 = b2021_2.loc[(b2021_2['regiao']=='Nordeste')]
b2021_2

b2021_2 = b2021_2[b2021_2['municipio'].isna()]
b2021_2

2. TRATAMENTO DOS DADOS¶

2.1. 2021.1¶

2.1.1. 2021.1: dados do último dia do semestre (30 de junho)¶

b2021_1_ultimo_dia = b2021_1.loc[(b2021_1['data']=='2021-06-30')]
b2021_1_ultimo_dia

b2021_1_ultimo_dia = b2021_1_ultimo_dia[b2021_1_ultimo_dia['codmun'].isna()]
b2021_1_ultimo_dia

b2021_1_ultimo_dia = b2021_1_ultimo_dia.sort_values(by='estado')
b2021_1_ultimo_dia

b2021_1_ultimo_dia = b2021_1_ultimo_dia.drop(columns=[
    'coduf', 
    'codmun', 
    'codRegiaoSaude', 
    'nomeRegiaoSaude', 
    'Recuperadosnovos', 
    'emAcompanhamentoNovos', 
    'interior/metropolitana',
    'semanaEpi'])
b2021_1_ultimo_dia

2.2 2021.2¶

2.2.1. 2021.2: dados do último dia do semestre (31 de dezembro)¶

b2021_2_ultimo_dia = b2021_2.loc[(b2021_2['data']=='2021-12-31')]
b2021_2_ultimo_dia

b2021_2_ultimo_dia = b2021_2_ultimo_dia[b2021_2_ultimo_dia['codmun'].isna()]
b2021_2_ultimo_dia

b2021_2_ultimo_dia = b2021_2_ultimo_dia.sort_values(by='estado')
b2021_2_ultimo_dia

b2021_2_ultimo_dia = b2021_2_ultimo_dia.drop(columns=[
    'coduf', 
    'codmun', 
    'codRegiaoSaude', 
    'nomeRegiaoSaude', 
    'Recuperadosnovos', 
    'emAcompanhamentoNovos', 
    'interior/metropolitana',
    'semanaEpi'])
b2021_2_ultimo_dia

2.3 2021¶

2.3.1. 2021: informações mensais (primeiro dia dos meses)¶

jan = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-01-01']
jan = jan.loc[jan['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

fev = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-02-01']
fev = fev.loc[fev['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

mar = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-03-01']
mar = mar.loc[mar['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

abr = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-04-01']
abr = abr.loc[abr['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

mai = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-05-01']
mai = mai.loc[mai['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

jun = b2021_1.loc[b2021_1['data']=='2021-06-01']
jun = jun.loc[jun['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

jul = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-07-01']
jul = jul.loc[jul['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

ago = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-08-01']
ago = ago.loc[ago['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

setb = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-09-01']
setb = setb.loc[setb['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

out = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-10-01']
out = out.loc[out['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

nov = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-11-01']
nov = nov.loc[nov['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

dez = b2021_2.loc[b2021_2['data']=='2021-12-01']
dez = dez.loc[dez['codmun'].isna()].sort_values(by='estado')

b2021_meses = pd.concat([
    jan, 
    fev, 
    mar, 
    abr, 
    mai, 
    jun, 
    jul, 
    ago, 
    setb, 
    out, 
    nov, 
    dez], axis=0)

b2021_meses = b2021_meses.sort_values('data')

b2021_meses

b2021_meses = b2021_meses.drop(columns=[
    'semanaEpi',
    'regiao',
    'municipio', 
    'populacaoTCU2019',
    'coduf', 
    'codmun', 
    'codRegiaoSaude', 
    'nomeRegiaoSaude', 
    'Recuperadosnovos', 
    'emAcompanhamentoNovos', 
    'interior/metropolitana'])

b2021_meses

2.3.2. 2021: informações diárias¶

b2021 = pd.concat([
    b2021_1,
    b2021_2
], axis=0)

b2021 = b2021[b2021['codmun'].isna()].sort_values(by='data')

b2021

b2021 = b2021.drop(columns=[
    'coduf', 
    'codmun', 
    'codRegiaoSaude', 
    'nomeRegiaoSaude', 
    'Recuperadosnovos', 
    'emAcompanhamentoNovos', 
    'interior/metropolitana',
    'semanaEpi'
])

b2021

3. ANÁLISE DOS DADOS¶

3.1. 2021.1: percentual populacional de casos acumulados¶

Tabela demonstrando o percentual de casos acumulados em relação à população no último dia do semestre 2021.1 (30 de junho de 2021)¶

percentual_casos_20211 = (b2021_1_ultimo_dia['casosAcumulado']/b2021_1_ultimo_dia['populacaoTCU2019'])*100

estados = b2021_1_ultimo_dia['estado'].tolist()

populacao = b2021_1_ultimo_dia['populacaoTCU2019'].tolist()

casos_acumulados_20211 = b2021_1_ultimo_dia['casosAcumulado'].tolist()

dados_casos_acumulados_20211 = pd.DataFrame({
    'estados':estados, 
    'população em 2019': populacao, 
    'nº casos acumulados 2021.1': casos_acumulados_20211,
    'percentual casos x população':percentual_casos_20211.round(2)}).reset_index(drop=True)

dados_casos_acumulados_20211

3.2. 2021.1: percentual populacional de óbitos acumulados¶

Tabela demonstrando o percentual de óbitos acumulados em relação à população no último dia do semestre 2020.2 (31 de julho de 2020)¶

percentual_obitos_20211 = (b2021_1_ultimo_dia['obitosAcumulado']/b2021_1_ultimo_dia['populacaoTCU2019'])*100

obitos_acumulados_20211 = b2021_1_ultimo_dia['obitosAcumulado'].tolist()

dados_obitos_acumulados_20211 = pd.DataFrame({
    'estados':estados, 
    'população em 2019': populacao, 
    'nº óbitos acumulados 2021.1': obitos_acumulados_20211,
    'percentual óbitos x população':percentual_obitos_20211.round(2)}).reset_index(drop=True)

dados_obitos_acumulados_20211

3.3. 2021.1: correlação entre dados¶

display(sns.heatmap(b2021_1_ultimo_dia.corr(numeric_only=True), cmap='inferno', annot=True))

<AxesSubplot: >

Ao final do primeiro semestre de 2021:

O número de casos acumulado tem forte correlação com o tamanho da população
O número de óbitos acumulado tem forte correlação com o tamanho da população
O número de óbitos novos tem forte correlação com o tamanho da população
O número acumulado de óbitos tem forte correlação com o número acumulado de casos

3.4. 2021.2: percentual populacional de casos acumulados¶

Tabela demonstrando o percentual de casos acumulados em relação à população no último dia do semestre 2021.2 (31 de dezembro de 2021)¶

percentual_casos_20212 = (b2021_2_ultimo_dia['casosAcumulado']/b2021_2_ultimo_dia['populacaoTCU2019'])*100

estados = b2021_2_ultimo_dia['estado'].tolist()

populacao = b2021_2_ultimo_dia['populacaoTCU2019'].tolist()

casos_acumulados_20212 = b2021_2_ultimo_dia['casosAcumulado'].tolist()

dados_casos_acumulados_20212 = pd.DataFrame({
    'estados':estados, 
    'população em 2019': populacao, 
    'nº casos acumulados 2021.2': casos_acumulados_20212,
    'percentual casos x população':percentual_casos_20212.round(2)}).reset_index(drop=True)

dados_casos_acumulados_20212

3.5. 2021.2: percentual populacional de óbitos acumulados¶

Tabela demonstrando o percentual de óbitos acumulados em relação à população no último dia do semestre 2021.2 (31 de dezembro de 2021)¶

percentual_obitos_20212 = (b2021_2_ultimo_dia['obitosAcumulado']/b2021_2_ultimo_dia['populacaoTCU2019'])*100

obitos_acumulados_20212 = b2021_2_ultimo_dia['obitosAcumulado'].tolist()

dados_obitos_acumulados_20212 = pd.DataFrame({
    'estados':estados, 
    'população em 2019': populacao, 
    'nº óbitos acumulados 2021.2': obitos_acumulados_20212,
    'percentual óbitos x população':percentual_obitos_20212.round(2)}).reset_index(drop=True)

dados_obitos_acumulados_20212

3.6. 2021.2: correlação entre dados¶

display(sns.heatmap(b2021_2_ultimo_dia.corr(numeric_only=True), cmap='inferno', annot=True))

<AxesSubplot: >

Ao final do segundo semestre de 2021:

O número de casos acumulados tem forte correlação com o tamanho da população
O número de óbitos acumulados tem forte correlação com o tamanho da população
O número de óbitos novos tem forte correlação com o número acumulado de casos
O número de óbitos acumulados tem forte correlação com o número acumulado de casos
O número acumulado de óbitos tem forte correlação com o número de óbitos novos

3.7. 2021: aumento percentual de casos entre semestres¶

Tabela com o percentual de aumento do número de casos entre o final do primeiro e do segundo semestres de 2020¶

casos_2021_1 = b2021_1_ultimo_dia['casosAcumulado'].tolist()

casos_2021_2 = b2021_2_ultimo_dia['casosAcumulado'].tolist()

casos_1_2 = pd.DataFrame({
    'estados': estados,
    'número de casos 2021.1': casos_2021_1,
    'número de casos 2021.2': casos_2021_2})

percentual_aumento_casos = (casos_1_2['número de casos 2021.2']/casos_1_2['número de casos 2021.1'])*100

casos_1_2['percentual de aumento de casos'] = percentual_aumento_casos.round(2)

casos_1_2

3.8. 2021: aumento percentual de óbitos entre semestres¶

Tabela com o percentual de aumento do número de óbitos entre o final do primeiro e do segundo semestres de 2020¶

obitos_2021_1 = b2021_1_ultimo_dia['obitosAcumulado'].tolist()

obitos_2021_2 = b2021_2_ultimo_dia['obitosAcumulado'].tolist()

obitos_1_2 = pd.DataFrame({
    'estados': estados,
    'número de casos 2021.1': obitos_2021_1,
    'número de casos 2021.2': obitos_2021_2})

percentual_aumento_obitos = (obitos_1_2['número de casos 2021.2']/obitos_1_2['número de casos 2021.1'])*100

obitos_1_2['percentual de aumento de óbitos'] = percentual_aumento_obitos.round(2)

obitos_1_2

3.9. 2021: gráfico do número acumulado de casos¶

Gráfico representando o número de casos acumulados no primeiro dia de cada mês do ano de 2021, de acordo com cada estado¶

grafico_casos_acumulados = xp.line(
    b2021_meses, 
    x='data', 
    y='casosAcumulado', 
    width=1000,
    color='estado',
    title='Casos acumulados - 2021')

grafico_casos_acumulados.show()

Demonstra a forte correlação entre o número de casos e o tamanho da população (Bahia, Pernambuco e Ceará são os estados mais populosos).

grafico_percentual_casos = xp.bar(
    dados_casos_acumulados_20212, 
    x="estados",
    y="percentual casos x população",
    width=1000,
    title='Percentual de casos acumulados - 2021',
    color_discrete_sequence =['orange']*len(dados_casos_acumulados_20212))

grafico_percentual_casos.show()

Normaliza o aumento de casos de acordo com o tamanho da população. Em 2021, Sergipe e Paraíba foram os estados com maior aumento de número de casos, confirmando que o alto número total de casos no gráfico de linhas para Bahia, Pernambuco e Ceará se dá pelo alto número populacional.

3.10. 2021: gráfico do número acumulado de óbitos¶

Gráfico representando o número de óbitos acumulados no primeiro dia de cada mês do ano de 2021, de acordo com cada estado¶

grafico_obitos_acumulados = xp.line(
    b2021_meses, 
    x='data', 
    y='obitosAcumulado', 
    width=1000,
    color='estado',
    title='Óbitos acumulados - 2021')

grafico_obitos_acumulados.show()

O gráfico demonstra a forte correlação entre o número acumulado de óbitos com o tamanho da população. Os três estados mais populosos do nordeste são Bahia, Pernambuco e Ceará.

grafico_percentual_obitos = xp.bar(
    dados_obitos_acumulados_20212, 
    x="estados",
    y="percentual óbitos x população",
    width=1000,
    title='Percentual de óbitos acumulados - 2021',
    color_discrete_sequence =['orange']*len(dados_obitos_acumulados_20212))

# grafico_percentual_obitos.show()
pyo.iplot(grafico_percentual_obitos)

Normaliza o aumento de óbitos de acordo com o tamanho da população. Em 2021, Ceará, Sergipe e Paraíba foram os estados com maior aumento de número de casos, confirmando que o alto número total de óbitos no gráfico de linhas para Bahia, Pernambuco e Ceará se dá pelo alto número populacional.

3.11. Gráfico de casos diários¶

grafico_casos_diarios = xp.line(
    b2021, x="data", y="casosNovos", facet_col="estado", facet_col_wrap=3,
              width=1000,
              height=1000,
              title="Casos Novos - 2021",
              color_discrete_sequence =['orange']*len(b2021))

grafico_casos_diarios.show()

fig_casos_box = xp.box(
    b2021, 
    y='casosNovos', 
    x='estado', 
    color_discrete_sequence =['orange']*len(b2021), 
    title='Casos novos - 2021',
    width=1000)

fig_casos_box.show()

3.12. gráfico de óbitos diários¶

grafico_obitos_diarios = xp.line(
    b2021, x="data", 
    y="obitosNovos", 
    facet_col="estado", 
    facet_col_wrap=3,
    width=1000,
    height=1000,
    title="Óbitos Novos - 2021",
    color_discrete_sequence =['orange']*len(b2021))

grafico_obitos_diarios.show()

fig_obitos_box = xp.box(
    b2021, 
    y='obitosNovos', 
    x='estado', 
    color_discrete_sequence =['orange']*len(b2021), 
    title='Óbitos novos - 2021',
    width=1000)

fig_obitos_box.show()

3.13. Alagoas¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_al = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='AL']
b2021_meses_al

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_al = b2021.loc[b2021['estado']=='AL']

fig_al = xp.bar(
    b2021_al, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Alagoas')

fig_al.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_al.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     376.060274
obitosNovos     10.668493
Name: mean, dtype: float64

3.14. Bahia¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_ba = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='BA']
b2021_meses_ba

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_ba = b2021.loc[b2021['estado']=='BA']

fig_ba = xp.bar(
    b2021_ba, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021- Bahia')

fig_ba.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_ba.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     2130.021918
obitosNovos      50.347945
Name: mean, dtype: float64

3.15. Ceará¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_ce = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='CE']
b2021_meses_ce

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_ce = b2021.loc[b2021['estado']=='CE']

fig_ce = xp.bar(
    b2021_ce, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Ceará')

fig_ce.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_ce.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     1702.010959
obitosNovos      40.591781
Name: mean, dtype: float64

3.16. Maranhão¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_ma = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='MA']
b2021_meses_ma

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_ma = b2021.loc[b2021['estado']=='MA']

fig_ma = xp.bar(
    b2021_ma, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Maranhão')

fig_ma.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_ma.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     464.950685
obitosNovos     16.101370
Name: mean, dtype: float64

3.17. Paraíba¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_pb = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='PB']
b2021_meses_pb

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_pb = b2021.loc[b2021['estado']=='PB']

fig_pb = xp.bar(
    b2021_pb, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Paraíba')

fig_pb.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_pb.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     816.030137
obitosNovos     16.230137
Name: mean, dtype: float64

3.18. Pernambuco¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_pe = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='PE']
b2021_meses_pe

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_pe = b2021.loc[b2021['estado']=='PE']

fig_pe = xp.bar(
    b2021_pe, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Pernambuco')

fig_pe.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_pe.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     1160.315068
obitosNovos      29.569863
Name: mean, dtype: float64

3.19. Rio Grande do Norte¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_rn = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='RN']
b2021_meses_rn

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

b2021_rn = b2021.loc[b2021['estado']=='RN']

fig_rn = xp.bar(
    b2021_rn, 
    x='data', 
    y='casosNovos', 
    width=1000, 
    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Rio Grande do Norte')

fig_rn.show()

Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_rn.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     737.312329
obitosNovos     12.545205
Name: mean, dtype: float64

3.20. Sergipe¶

Dados referentes ao primeiro dia de cada mês de 2021¶

b2021_meses_se = b2021_meses.loc[b2021_meses['estado']=='SE']
b2021_meses_se

Gráfico do número de casos e óbitos do estado em 2021¶

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    b2021_se, 
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    y='casosNovos', 
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    color='obitosNovos',
    color_discrete_sequence ='inferno',
    title='Casos e óbitos no ano 2021 - Sergipe')

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Média anual de casos e óbitos:¶

b2021_se.describe().iloc[1, [2, 4]]

casosNovos     454.863014
obitosNovos      9.789041
Name: mean, dtype: float64

4. SALVANDO EM CSV¶

Para análise dos anos 2020, 2021, 2022

4.1. Dados semestrais¶

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b2021_2_ultimo_dia.to_csv('covid_2021_2.csv', index=False)

4.2. Dados mensais¶

b2021_meses.to_csv('covid_2021_mensal.csv', index=False)

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
0	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	210147125.0	7700578.0	24605	195411	462	6747065.0	733959.0	NaN
1	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-01-02	53	210147125.0	7716405.0	15827	195725	314	6756284.0	748883.0	NaN
2	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-01-03	1	210147125.0	7733746.0	17341	196018	293	6769420.0	751260.0	NaN
3	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-01-04	1	210147125.0	7753752.0	20006	196561	543	6813008.0	724720.0	NaN
4	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-01-05	1	210147125.0	7810400.0	56648	197732	1171	6875230.0	681961.0	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
1017034	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-06-26	25	3015268.0	427432.0	786	9184	12	NaN	NaN	1.0
1017035	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-06-27	26	3015268.0	428352.0	920	9193	9	NaN	NaN	1.0
1017036	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-06-28	26	3015268.0	429018.0	666	9206	13	NaN	NaN	1.0
1017037	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-06-29	26	3015268.0	429636.0	618	9232	26	NaN	NaN	1.0
1017038	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-06-30	26	3015268.0	430461.0	825	9251	19	NaN	NaN	1.0

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
1448	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	7075181.0	200959.0	21	4506	6	NaN	NaN	NaN
1449	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-02	53	7075181.0	200976.0	17	4513	7	NaN	NaN	NaN
1450	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-03	1	7075181.0	201017.0	41	4518	5	NaN	NaN	NaN
1451	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-04	1	7075181.0	201093.0	76	4524	6	NaN	NaN	NaN
1452	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-05	1	7075181.0	201255.0	162	4531	7	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
413399	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-06-26	25	46483.0	2884.0	1	72	0	NaN	NaN	0.0
413400	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-06-27	26	46483.0	2889.0	5	72	0	NaN	NaN	0.0
413401	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-06-28	26	46483.0	2889.0	0	72	0	NaN	NaN	0.0
413402	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-06-29	26	46483.0	2893.0	4	72	0	NaN	NaN	0.0
413403	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-06-30	26	46483.0	2894.0	1	73	1	NaN	NaN	0.0

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
1448	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	7075181.0	200959.0	21	4506	6	NaN	NaN	NaN
1449	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-02	53	7075181.0	200976.0	17	4513	7	NaN	NaN	NaN
1450	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-03	1	7075181.0	201017.0	41	4518	5	NaN	NaN	NaN
1451	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-04	1	7075181.0	201093.0	76	4524	6	NaN	NaN	NaN
1452	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-05	1	7075181.0	201255.0	162	4531	7	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
337922	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-26	25	NaN	10795.0	9	252	2	NaN	NaN	NaN
337923	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-27	26	NaN	10794.0	-1	253	1	NaN	NaN	NaN
337924	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-28	26	NaN	10805.0	11	256	3	NaN	NaN	NaN
337925	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-29	26	NaN	10807.0	2	257	1	NaN	NaN	NaN
337926	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-30	26	NaN	10807.0	0	260	3	NaN	NaN	NaN

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
0	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-07-01	26	210147125.0	18622304	65163	520095	2029	16858632.0	1180443.0	NaN
1	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-07-02	26	210147125.0	18687469	65165	521952	1857	16931272.0	1170937.0	NaN
2	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-07-03	26	210147125.0	18742025	54556	523587	1635	16989351.0	1176166.0	NaN
3	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-07-04	27	210147125.0	18769808	27783	524417	830	17033808.0	1184630.0	NaN
4	Brasil	NaN	NaN	76	NaN	NaN	NaN	2021-07-05	27	210147125.0	18792511	22703	525112	695	17082876.0	1162515.0	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
1033891	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-12-27	52	3015268.0	519103	225	11100	5	NaN	NaN	1.0
1033892	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-12-28	52	3015268.0	519196	93	11104	4	NaN	NaN	1.0
1033893	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-12-29	52	3015268.0	519346	150	11105	1	NaN	NaN	1.0
1033894	Centro-Oeste	DF	Brasília	53	530010.0	53001.0	DISTRITO FEDERAL	2021-12-30	52	3015268.0	519546	200	11107	2	NaN	NaN	1.0
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	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
1472	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-07-01	26	7075181.0	318394	948	9065	22	NaN	NaN	NaN
1473	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-07-02	26	7075181.0	319606	1212	9098	33	NaN	NaN	NaN
1474	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-07-03	26	7075181.0	320177	571	9127	29	NaN	NaN	NaN
1475	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-07-04	27	7075181.0	320387	210	9147	20	NaN	NaN	NaN
1476	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-07-05	27	7075181.0	320832	445	9164	17	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
420251	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-12-27	52	46483.0	3095	0	85	0	NaN	NaN	0.0
420252	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-12-28	52	46483.0	3095	0	85	0	NaN	NaN	0.0
420253	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-12-29	52	46483.0	3095	0	85	0	NaN	NaN	0.0
420254	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-12-30	52	46483.0	3095	0	85	0	NaN	NaN	0.0
420255	Nordeste	BA	Xique-Xique	29	293360.0	29010.0	IRECE	2021-12-31	52	46483.0	3095	0	85	0	NaN	NaN	0.0

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
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1809	Nordeste	PI	NaN	22	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	3273227.0	295781.0	281	6597	23	NaN	NaN	NaN
1990	Nordeste	CE	NaN	23	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	9132078.0	885980.0	512	22571	17	NaN	NaN	NaN
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2352	Nordeste	PB	NaN	25	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	4018127.0	396442.0	1733	8606	20	NaN	NaN	NaN
2533	Nordeste	PE	NaN	26	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	9557071.0	550292.0	975	17685	45	NaN	NaN	NaN
2714	Nordeste	AL	NaN	27	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	3337357.0	216717.0	516	5340	20	NaN	NaN	NaN
2895	Nordeste	SE	NaN	28	NaN	NaN	NaN	2021-06-30	26	2298696.0	263512.0	398	5698	17	NaN	NaN	NaN
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87241	Nordeste	MA	NaN	21	210000.0	NaN	NaN	2021-06-30	26	NaN	0.0	0	0	0	NaN	NaN	NaN
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305527	Nordeste	AL	NaN	27	270000.0	NaN	NaN	2021-06-30	26	NaN	0.0	0	0	0	NaN	NaN	NaN
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337926	Nordeste	BA	NaN	29	290000.0	NaN	NaN	2021-06-30	26	NaN	10807.0	0	260	3	NaN	NaN	NaN

	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
1655	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	7075181.0	370645	100	10377	1	NaN	NaN	NaN
1839	Nordeste	PI	NaN	22	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	3273227.0	334440	90	7275	0	NaN	NaN	NaN
2023	Nordeste	CE	NaN	23	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	9132078.0	956325	143	24806	7	NaN	NaN	NaN
2207	Nordeste	RN	NaN	24	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	3506853.0	387202	392	7572	1	NaN	NaN	NaN
2391	Nordeste	PB	NaN	25	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	4018127.0	464335	214	9596	2	NaN	NaN	NaN
2575	Nordeste	PE	NaN	26	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	9557071.0	645681	456	20447	7	NaN	NaN	NaN
2759	Nordeste	AL	NaN	27	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	3337357.0	242080	40	6383	0	NaN	NaN	NaN
2943	Nordeste	SE	NaN	28	NaN	NaN	NaN	2021-12-31	52	2298696.0	278530	23	6057	0	NaN	NaN	NaN
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128799	Nordeste	PI	NaN	22	220000.0	NaN	NaN	2021-12-31	52	NaN	0	0	0	0	NaN	NaN	NaN
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276367	Nordeste	PE	NaN	26	260000.0	NaN	NaN	2021-12-31	52	NaN	0	0	0	0	NaN	NaN	NaN
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	regiao	estado	municipio	coduf	codmun	codRegiaoSaude	nomeRegiaoSaude	data	semanaEpi	populacaoTCU2019	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos	Recuperadosnovos	emAcompanhamentoNovos	interior/metropolitana
2534	Nordeste	AL	NaN	27	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	3337357.0	105091.0	273	2496	7	NaN	NaN	NaN
2896	Nordeste	BA	NaN	29	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	14873064.0	494684.0	1284	9159	30	NaN	NaN	NaN
1810	Nordeste	CE	NaN	23	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	9132078.0	335992.0	901	9993	3	NaN	NaN	NaN
1448	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	7075181.0	200959.0	21	4506	6	NaN	NaN	NaN
2172	Nordeste	PB	NaN	25	NaN	NaN	NaN	2021-01-01	53	4018127.0	167062.0	578	3680	8	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
1625	Nordeste	MA	NaN	21	NaN	NaN	NaN	2021-12-01	48	7075181.0	365338.0	290	10297	3	NaN	NaN	NaN
2361	Nordeste	PB	NaN	25	NaN	NaN	NaN	2021-12-01	48	4018127.0	460909.0	329	9532	3	NaN	NaN	NaN
2545	Nordeste	PE	NaN	26	NaN	NaN	NaN	2021-12-01	48	9557071.0	640158.0	421	20253	10	NaN	NaN	NaN
1809	Nordeste	PI	NaN	22	NaN	NaN	NaN	2021-12-01	48	3273227.0	331612.0	71	7194	6	NaN	NaN	NaN
2913	Nordeste	SE	NaN	28	NaN	NaN	NaN	2021-12-01	48	2298696.0	278266.0	41	6044	1	NaN	NaN	NaN

	estados	população em 2019	nº casos acumulados 2021.1	percentual casos x população
0	AL	3337357.0	216717.0	6.49
1	BA	14873064.0	1124994.0	7.56
2	CE	9132078.0	885980.0	9.70
3	MA	7075181.0	317446.0	4.49
4	PB	4018127.0	396442.0	9.87
5	PE	9557071.0	550292.0	5.76
6	PI	3273227.0	295781.0	9.04
7	RN	3506853.0	340165.0	9.70
8	SE	2298696.0	263512.0	11.46

	estados	população em 2019	nº óbitos acumulados 2021.1	percentual óbitos x população
0	AL	3337357.0	5340	0.16
1	BA	14873064.0	24012	0.16
2	CE	9132078.0	22571	0.25
3	MA	7075181.0	9043	0.13
4	PB	4018127.0	8606	0.21
5	PE	9557071.0	17685	0.19
6	PI	3273227.0	6597	0.20
7	RN	3506853.0	6768	0.19
8	SE	2298696.0	5698	0.25

	estados	população em 2019	nº casos acumulados 2021.2	percentual casos x população
0	AL	3337357.0	242080	7.25
1	BA	14873064.0	1270858	8.54
2	CE	9132078.0	956325	10.47
3	MA	7075181.0	370645	5.24
4	PB	4018127.0	464335	11.56
5	PE	9557071.0	645681	6.76
6	PI	3273227.0	334440	10.22
7	RN	3506853.0	387202	11.04
8	SE	2298696.0	278530	12.12

	estados	número de casos 2021.1	número de casos 2021.2	percentual de aumento de casos
0	AL	216717.0	242080	111.70
1	BA	1124994.0	1270858	112.97
2	CE	885980.0	956325	107.94
3	MA	317446.0	370645	116.76
4	PB	396442.0	464335	117.13
5	PE	550292.0	645681	117.33
6	PI	295781.0	334440	113.07
7	RN	340165.0	387202	113.83
8	SE	263512.0	278530	105.70

	estados	número de casos 2021.1	número de casos 2021.2	percentual de aumento de óbitos
0	AL	5340	6383	119.53
1	BA	24012	27506	114.55
2	CE	22571	24806	109.90
3	MA	9043	10377	114.75
4	PB	8606	9596	111.50
5	PE	17685	20447	115.62
6	PI	6597	7275	110.28
7	RN	6768	7572	111.88
8	SE	5698	6057	106.30

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
2353	PE	2021-01-01	222993.0	827	9666	12
2384	PE	2021-02-01	261745.0	445	10364	16
2412	PE	2021-03-01	300104.0	629	11007	11
2443	PE	2021-04-01	352218.0	2987	12249	74
2473	PE	2021-05-01	408763.0	2178	14128	90
2504	PE	2021-06-01	485594.0	3437	15940	78
2392	PE	2021-07-01	552289.0	1997	17720	35
2423	PE	2021-08-01	591428.0	643	18808	24
2454	PE	2021-09-01	608586.0	1057	19411	28
2484	PE	2021-10-01	621192.0	469	19747	7
2515	PE	2021-11-01	632011.0	119	20025	7
2545	PE	2021-12-01	640158.0	421	20253	10

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
1991	RN	2021-01-01	118353.0	270	2993	0
2022	RN	2021-02-01	140704.0	121	3288	3
2050	RN	2021-03-01	167429.0	534	3608	23
2081	RN	2021-04-01	197076.0	815	4548	41
2111	RN	2021-05-01	224245.0	1270	5483	23
2142	RN	2021-06-01	269685.0	1259	6149	33
2024	RN	2021-07-01	343352.0	3187	6797	29
2055	RN	2021-08-01	359776.0	111	7097	4
2086	RN	2021-09-01	365177.0	144	7269	2
2116	RN	2021-10-01	368716.0	97	7340	3
2147	RN	2021-11-01	373693.0	9	7399	2
2177	RN	2021-12-01	382003.0	300	7499	3

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
2534	AL	2021-01-01	105091.0	273	2496	7
2565	AL	2021-02-01	118220.0	452	2754	8
2593	AL	2021-03-01	132245.0	499	3010	11
2624	AL	2021-04-01	154199.0	709	3576	22
2654	AL	2021-05-01	174476.0	814	4240	20
2685	AL	2021-06-01	193581.0	535	4768	17
2576	AL	2021-07-01	217230.0	513	5360	20
2607	AL	2021-08-01	230069.0	109	5821	12
2638	AL	2021-09-01	235900.0	126	6078	6
2668	AL	2021-10-01	238249.0	39	6217	4
2699	AL	2021-11-01	240306.0	190	6294	2
2729	AL	2021-12-01	241513.0	23	6354	2

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
2896	BA	2021-01-01	494684.0	1284	9159	30
2927	BA	2021-02-01	589234.0	1128	10136	39
2955	BA	2021-03-01	686057.0	2020	11914	95
2986	BA	2021-04-01	808461.0	4797	15472	142
3016	BA	2021-05-01	905113.0	4272	18561	84
3047	BA	2021-06-01	1016480.0	4280	21329	88
2944	BA	2021-07-01	1128432.0	3438	24105	93
2975	BA	2021-08-01	1194316.0	627	25759	9
3006	BA	2021-09-01	1221597.0	805	26497	10
3036	BA	2021-10-01	1234370.0	571	26866	7
3067	BA	2021-11-01	1246439.0	143	27080	3
3097	BA	2021-12-01	1260931.0	590	27320	11

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
1810	CE	2021-01-01	335992.0	901	9993	3
1841	CE	2021-02-01	374856.0	1439	10477	1
1869	CE	2021-03-01	427148.0	1776	11293	9
1900	CE	2021-04-01	541227.0	2926	14167	143
1930	CE	2021-05-01	677152.0	9624	17767	349
1961	CE	2021-06-01	805134.0	3399	20587	113
1840	CE	2021-07-01	887774.0	1794	22627	56
1871	CE	2021-08-01	919462.0	256	23519	0
1902	CE	2021-09-01	931803.0	482	24027	12
1932	CE	2021-10-01	940756.0	293	24233	12
1963	CE	2021-11-01	943675.0	11	24497	0
1993	CE	2021-12-01	951141.0	1341	24664	5

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
1448	MA	2021-01-01	200959.0	21	4506	6
1479	MA	2021-02-01	207649.0	161	4708	11
1507	MA	2021-03-01	219632.0	325	5074	22
1538	MA	2021-04-01	243720.0	1319	6108	38
1568	MA	2021-05-01	267548.0	638	7311	35
1599	MA	2021-06-01	291373.0	1074	8160	20
1472	MA	2021-07-01	318394.0	948	9065	22
1503	MA	2021-08-01	337153.0	37	9641	5
1534	MA	2021-09-01	349537.0	473	10040	9
1564	MA	2021-10-01	356562.0	326	10177	3
1595	MA	2021-11-01	361099.0	22	10238	1
1625	MA	2021-12-01	365338.0	290	10297	3

	estado	data	casosAcumulado	casosNovos	obitosAcumulado	obitosNovos
2715	SE	2021-01-01	113544.0	1039	2492	8
2746	SE	2021-02-01	138187.0	770	2786	8
2774	SE	2021-03-01	152003.0	592	2969	8
2805	SE	2021-04-01	175582.0	982	3525	24
2835	SE	2021-05-01	203036.0	1257	4302	28
2866	SE	2021-06-01	238276.0	1371	5114	23
2760	SE	2021-07-01	264213.0	701	5714	16
2791	SE	2021-08-01	274595.0	333	5915	5
2822	SE	2021-09-01	277470.0	15	5995	3
2852	SE	2021-10-01	278134.0	30	6010	0
2883	SE	2021-11-01	278504.0	6	6031	1
2913	SE	2021-12-01	278266.0	41	6044	1